深度学习Deep Learning（02）：CNN推导

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#深度学习 #cnn #神经网络

8、CNN公式推导

（1）说明
（2）符号说明
  • l………………当前层
  • $${​{M_j}}$$………………输入maps的集合
  • up()………………上采样函数
  • ㅇ………………..表示对应每个元素相乘
  • β………………..下采样对应的“权重”（定义为常量）
  • $${p_i^{l - 1}}$$……………….$${​{\rm{x}}_i^{l - 1}}$$中在卷积运算中逐个与$${k_{ij}^l}$$相乘的patch
  • down()………………下采样函数
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CNN公式推导
小村长技术blog
06-20 4万+
CNN公式推导 1 前言          在看此blog之前，请确保已经看懂我的前两篇blog【深度学习笔记1(卷积神经网络)】和【BP算法与公式推导】。并且已经看过文献[1]的论文【Notes on Convolutional Neural Networks】。因为本文就是讲解文献[1]论文前部分公式的推导过程这里有一个假设，或许公式是错误的，如有好的理解请留言>。 2 CNN公式推导
【转】Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现
weixin_33682719的博客
03-10 352
原作者：zouxy09原文链接：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9993371 Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09 自己平时看了一些论文，但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘，某一天重新拾起...
深度学习之二：CNN推导
luchi007的专栏
03-22 354
个feature map，每个feature map的权重和偏移量都是一样的 sub-sampling层：sub-sampling 层将feature map进一步缩小，可以选择down-sampling的方法有很多，如max-pooling是选取所选区域的最大值，也有是选取所选区域的每个像素的输出值的平均                 值，当然也有是将所选区域的每个像素的输出值进行求和，但是目的只有一个，那就是进一步将feature map压缩 全连接层：CNN中卷积层和sub-sampling层可
CNN反向传播原理!(超级详细地推导)
__Gray__的博客
10-06 6811
数学推导CNN的BP, 究极详细
机器学习（十三）卷积神经网络(CNN)详细公式推导
qq_45800507的博客
11-19 6189
CNN 是为了识别二维形状而特殊设计的多层感知器, 对二维形状的缩放, 倾斜或其它形式的变形具有高度不变性. 每一个神经元从上一层的局部区域得到输入, 这迫使神经元提取局部特征. 一旦一个特征被提取出来, 它相对于其它特征的位置被近似保留下来, 而忽略掉精确的位置. 每个卷积层后面跟着一个池化, 使得特征图的分辨率降低, 而有利于降低对二维图形的平移或其他形式的敏感度.
Deep Learning：CNN卷积神经网络推导和实现
01-24
这个主要是CNN的推导和实现的一些笔记，再看懂这个笔记之前，最好具有CNN的一些基础。
Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions（二）
最新发布
sinat_41942180的博客
07-19 1207
DL技术可分为三大类：无监督、部分监督（半监督）和有监督。此外，深度强化学习（DRL），也被称为RL，是另一种类型的学习技术，它通常被认为属于部分有监督的（偶尔也是无监督的）学习技术的类别。
深度学习算法教程(Deeplearning Algorithms Tutorial) 完整版PDF
04-24
本教程“深度学习算法教程(Deeplearning Algorithms Tutorial)”全面覆盖了深度学习的基础理论和一系列常用算法。 首先，深度学习的基本结构是人工神经网络（Artificial Neural Network），包括前馈神经网络如BP...
CNN公式推导.pdf
07-15
CNN卷积神经网络公司推导，很适合入门学习者了解公式。
凌乱的CNN推导
热爱生活，忠于自己
08-05 376
1、Logistic Regresion calculate ∂L∂zi∂L∂zi{\partial L \over {\partial z_i}} =∂(−∑kyklogak)∂zi∂(−∑kyklogak)∂zi{\partial(-\sum_k{y_k log {a_k}})\over {\partial z_i}} 2、DNN Back Propagation 3、C...
CNN的反向传播过程的推导（池化层、卷积层）
热门推荐
legend_hua的博客
08-11 1万+
上一篇文章介绍了DNN的反向传播，对DNN不清楚的可以去看看，CNN在DNN的基础上进行解释。 一、回顾DNN的反向传播 上一篇DNN反向传播过程得出结论： 1、计算每一层的W、b的梯度，需要计算出 2、然后每一层的W的梯度和b的梯度                                                                             ...
[CNN反向传播]CNN反向传播推导
急流勇进
01-28 799
原文链接：http://jermmy.xyz/2017/12/16/2017-12-16-cnn-back-propagation/
CNN反向传播公式推导
寂寞灵魂
10-16 1121
1.http://blog.youkuaiyun.com/lu597203933/article/details/46575871        2.http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3468450.html        3.http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9993371        4.Not
第1篇-《Deep Learning》阅读心得分享（包括反向传播公式推导）
Haitaifantuan
09-08 712
这里写自d定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器反向传播算法推导功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢...
卷积神经网络BP算法推导
小胜爱捣鼓
04-14 4436
tf9: PixelCNN
MachineLP的专栏
12-25 7909
    使用的图片数据 我本想使用ImageNet做为图片来源，就像论文中使用的。ImageNet图像有现成的分类，抓取也容易，但是由于很多源都被防火墙屏蔽，下载速度堪忧。 我看到网上有很多爬妹纸图的Python脚本，额，我爬了几天几夜的妹纸图（特别暴露那种），额，我就想看看PixelCNN最后能生成什么鬼。 如果你懒的爬图片，可以使用我抓取的图片（分成两部分）： https://pa...
从神经网络到卷积神经网络数学推导
qq229873466的博客
11-11 3459
从神经网络到卷积神经网络数学推导
卷积神经网络CNN算法原理
Kaiyuan_sjtu的博客
06-09 1万+
写在前面 在上一篇【Deep learning】卷积神经网络CNN结构中我们简单地介绍了CNN的结构。接下来我们看看这种结构的CNN模型是怎么运行的，包括CNN的前向传播和反向传播算法。 1.CNN前向传播算法 （1）输入层前向传播到卷积层 输入层的前向传播是CNN前向传播算法的第一步。一般输入层对应的都是卷积层，因此我们标题是输入层前向传播到卷积层。 我们这里还是以图像识别为例。先考虑...
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